HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS PEMBHASAN
D. Hasil Penelitian
1. Analisis Statistik Deskriptif
Teknik statistik deskriptif mengacu pada tranformasi data mentah kedalam suatu bentuk yang akan membuat pembaca lebih mudah memahami dan menafsirkan maksud dari data atau angka yang ditampilkan. Pengolahan data pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan bantuan Microsoft Excel dan SPSS 16.0, dengan tujuan untuk dapat mengolah data dan meperoleh hasil dari variabel-variabel yang diteliti yaitu, jumlah dewan komisaris dan kepemilikan institusional sebagai variabel independen dan manajemen laba sebagai varibel dependen. Hasil statistik descriptif disajikan sebgai berikut:
Tabel 4. 3
Sumber: olahan data SPSS 16.0,2020
Berdasarkan tabel 4.3 di atas dapat dilihat bahwa N=57 waktu amatan.
Jumlah dewan komisaris mempunyai nilai minimum 1,00% dan nilai
maksimum 6.00%. Sementara standar deviasi (standard Deviation) sebesar 1,20427%, dan nilai rata (mean) sebesar 3.3684%. Nilai rata-rata (mean) lebih besar dibandngkan dengan standar deviasi (standard deviation) menunjukan bahwa data terdistribusi dengan baik.
Kepemilikan Institusional memiliki nilai minimum 0,00% dan nilai maksimum 99,00%. Sementara itu standar deviasi (standard deviatoin) sebesar 26,491%, dan nilai rata (mean) sebesar 63,60%. Nilai rata-rata (mean) yang lebih kecil disbandingkan dengan standar deviasi (standard deviation) menunjukan bahwa data terdistribusi dengan baik.
Manajemen laba memiliki nilai minimum -0.75% dan nilai maksimum 1.16%. Sementara itu standar deviasi (standard deviation) sebesar 0,43291%, dan nilai rata-rata (mean) sebesar -0,097%. Nilai rata-rata (mean) yang lebih kecil dari pada nilai standar deviasi (standard devation) menunjukan bahwa data tidak terdistribusi dengan baik.
2. Uji Asumsi Klasik a. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki distribusi normal.
Dalam uji normalitas ada beberapa cara untuk mendeteksi apakah residual terdistribusi secara normal atau tidak dengan menggunakan
58
analisis grafik, dan uji statistik nom-prametik Kolmogorov-Simirnov.
Berikut hasil pengujian dari uji normalitas:
Gambar 4.1
Hasil Uji Normalitas Grafik Histogram
sumber: data yang diolah, spss16.0, 2020
Berdasarkan tampilan output histogram diatas dapat dilihat bahwa kurva dependen dan regression standardized residual membentuk gambar lonceng. Maka dari itu berdasarkan uji normalitas, analisis regresi layak digunakan.
Tabel 4.4
Hasil Uji Normalitas Non-Parametik Kolmogorov Simirnov test
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardize d Residual
N 57
Normal Parametersa Mean 1.0950682
Std. Deviation 3.61909140
Most Extreme Differences Absolute .154
Positive .154
Negative -.086
Kolmogorov-Smirnov Z 1.163
Asymp. Sig. (2-tailed) .134
a. Test distribution is Normal.
Sumber: data olahan spps 16.0,2020
Berdasarkan output data diatas dapat dilihat bahwa hasil uji one sampel Kolmogorov-simirnov test menunjukan hasil yang signifikan yaitu 0,134 > 0,005 yang berarti bahwa data tersebut terdistribusi dengan normal.
b. Uji Multikolinearitas
Uji ini digunakan untuk mengetahui apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antara variabel independen. Untuk mendeteksi adanya multikolinearitas dapat dilihat dari hasil SPSS dengan pedoman nilai VIF. Masing-masing variabel melebihi 10. Pada umumnya jika VIF lebih besar dari 10, maka variabel bebas mempunyai multikolinearitas. Berikut tabel uji multikolinearitas:
60
Tabel 4.5
Hasil Uji Multikolinearitas
Coefficientsa
Model
Collinearity Statistics Tolerance VIF
1 Jml. Dewan Komisaris 1.000 1.000
Kep. Institusional 1.000 1.000
a. Dependent Variable: Manajemen Laba
Sumber: data olahan, spss 16.0, 2020
Berdasarkan data diatas dapat disimpulkan bahwa model regresi linear yang diajukan oleh jumlah dewan komisari dan kepemilikan institusional pada titik 1,0. Jadi, hasil uji multikolinearitas tidak terjadi gejala multikolinearitas karena nilai VIF masih diantara 1-10.
c. Uji Heterokedasitas
Uji heterokedasitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi terjadi ketidaksamaan varians dari reseduals suatu pengamatan. Model regresi yang baik ialah tidak terjadi heterokedasitas, dengan melihat pola gambar Scatterplot regresi yang tidak terjadi heterokedasitas apabila titik tik data tidak di atas atau di bawah atau disekitar angka nol.
Gambar 4.2 Hasil Uji Heterokedsitas
Sumber: olahan data SPSS 16.0,2020
Dari hasil pengolahan data di atas diperoleh titik data yang menyebar di atas dan dibawah atau sekitar angka 0, titik data tidak mengumpul hanya di atas atau di bawah saja, penyebaran titik tersebut menyebar dan tidak membentuk sebuah pola, maka dapat ditari kesimpulan bahwa tidak terjadi heterokedasitas.
d. Uji Auto Kolerasi
Uji autokolerasi bertujuan menguji apakah model regresi linear berganda ada kolerasi antara kesalahan pengganggu pada periode t dengan landasan teori t-1. Untuk mendeteksi ada atau tidaknya gejala auto korelasi dalam model regresi dapat menggunakan uji Durbin Waston (D-W). dengan krteria sebagai berikut:
62
Tabel 4.6
Tabel Durbin Weston (D-W)
Nilai d Keterangan
˂1,10 Terjadi kolerasi
1,10 – 1,54 Tidak terjadi kolerasi 1,55 – 2,46 Tidak terjadi kolerasi 2,47 – 2,90 Tidak terjadi kolerasi
˃2,91 Terjadi kolerasi
Sumber: www:Stanford.edu
Hasil dari uji autokorelasi sebagai berikut:
Tabel 4.7
a. Predictors: (Constant), Kep. Institusional, Jml. Dewan Komisaris b. Dependent Variable: Manajemen Laba
Sumber: hasil olahan data SPSS 16.0, 2020
berdasarkan tabel diatas maka dapat diketahui nilai Durbin Waston sebesar 1,216, sehingga nilai dw berada diantara 1,10 – 1,54, berarti tidak terjadi autokorelasi.
3. Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis linear berganda digunakan untuk menguji pengaruh varibel jumlah dewan komisaris dan kepemilikan institusional terhadap manajemen laba. Di bawah ini hasil pengolahan data dengan menggukan SPSS 16.0 :
Tabel 4.8
Hasil Uji Regresi Linear Berganda
Coefficientsa diperoleh masing-masing untuk β1 = -0,093, β2 = -0,002. Berdasarkan nilai konstanta dan nilai koefesien regresi tersebut, maka hubungan antara
64
variabel independen dan variabel dependen dalam model regresi dapat dirumuskan sebagai berikut:
Y = 0,335 - 0,093X1 - 0,002X2 + e Dari persamaan di atas dapat dijelaskan sebagai berikut:
a. Konstanta (α)
Nilai konstaanta α sebesar 0,335 berarti bahwa, jika seluruh variabel independen dianggap konstan maka nilai dependen (manajemen laba) adalah sebesar 0,335.
b. Koefesien Jumlah Dewan Komisaris (X1)
Nilai koefesien jumlah dewan komisaris sebesar -9,3%, nilai jumlah dewan komisaris yang negative menunjukan adanya hubungan negative antara variabel jumlah dewan komisaris dengan manajemen laba. Hal ini menunjukan, apabila ada perubahan 1% dari jumlah dewan komisaris maka akan menyebabkan meningkatnya manajemen laba sebesar 9.3%. hal ini disebabkan karena besar atau kecilnya jumlah dewan komisaris akan berpengaruh pada manajemen laba perusahaan.
c. Koefesien Kepemilikan Institusional (X2)
Nilai koefesien kepemilikan institusional adalah sebesar -0,2%, nilai kepemilikan institusional yang negative menunjukan adanya hubungan negatif antara varibel kepemilikan institusional terhadap
manajemen laba. Hal ini menunjukan, apabila ada perubahan 1% dari kepemilikan institusional maka akan menyebabkan penurunan manajemen laba sebesar 0,2%.
4. Uji Hipotesis
a. Uji F (Uji Simultan)
Pengujian ini dilakukan untuk menguji pengaruh varibel bebas secara bersama-sama (simultan) terhadap varibel terikat menggunakan uji f. Berikut hasil dari uji f yang dapat dilihat pada tabel 4.9:
Tabel 4.9
Hasil Uji F (F-Test) Simultan
ANOVAb
Model
Sum of
Squares Df Mean Square F Sig.
1 Regression .966 2 .483 2.738 .074a
Residual 9.529 54 .176
Total 10.495 56
a. Predictors: (Constant), Kep. Institusional, Jml. Dewan Komisaris
b. Dependent Variable: Manajemen Laba
Sumber: olahan data SPSS 16.0,2020
Berdasarkan nilai signifikan dari output anova di atas dapat dilihat bahwa nilai signifikan sebesar 0.074, yang artinya nilai signifikan > dari 0,05 maka dapat diartikan bahwa secara simultan (bersama-sama) tidak terdapat pengaruh yang signifikan antara
66
variabel jumlah dewan komisaris dan kepemikian institusional terhadap manajemen laba.
b.Uji t (Uji Parsial)
Uji t digunakan untuk menguji kemaknaan koefesien regresi linear parsial masing –masing variabel bebas. Pengambilan keputusan berdasarkan t hitung masing-masing koefesien regresi dengan menggunakan tabel t sesuai dengan tingkat signifikan yang digunakan.
Berikut ini hasil uji-t yang dapat dilihat pada tabel 5.0:
Tabel 4.10
Hasil Uji-t (T-Test)Parsial
Coefficientsa
Model T Sig.
1 (Constant) 1.637 .107
Jml. Dewan Komisaris -2.153 .036
Kep. Institusional
-.897 .374
a. Dependent Variable:
Manajemen Laba
Sumber: olahan data SPSS 16.0,2020
Hasil persamaan regresi tersebut menunjukan bahwa jumlah dewan komisaris berpengaruh terhadap manajemen laba dimana nilai t sebesar -2,153 dengan signifikansi 0,036. Nilai probabilits signifikansi tersebut < 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa variabel jumlah
dewan komisaris memiliki pengaruh negative terhadap manajemen laba.
Pada variabel kepemilikan institusional dimana nilai t sebesar -0,897 dengan signifikansi 0.374. Nilai probabilitas signifikansi tersebut > 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa variabel kepemilikan institusional tidak mempunyai pengaruh terhadap manajemen laba.
5. Koefesien Determinasi
Kefesien determinasi dihynakan untuk mengukur seberapa besar peranan variabel independen untuk menjelkaskan variabel dependen dalam model regresi.
Tabel 4.11
Hasil Koefesien Determinasi (R2)
Model Summaryb
a. Predictors: (Constant), Kep. Institusional, Jml. Dewan Komisaris b. Dependent Variable: Manajemen
Laba
Sumber: olahan data SPSS 16.0.2020
Dari tabel 5.1 di atas hasil uji koefesien determinasi diperoleh nilai korelasi (R) sebesar 0.303 atau 30,3%, yang menunjukan bahwa variabel dependen dan variabel independen memiliki korelasi yang positif, artinya
68
apabila jumlah dewan komisaris dan kepemilikan institusional bertambah maka akan ikut mempengaruh manajemen laba.
Pada koefesian determinasi diperolah nilai adjust R square sebesar 0,058 atau sama dengan 5,8% variasi manajemen laba dapat dijelaskan oleh jumlah dewan komisaris dan kepemilikan institusional. Sedangkan sisanya sebesar 94,2 % dijelaskan oleh variabel lainnya.